1. Présentation
Cet atelier de programmation explique comment créer un classificateur de texte personnalisé à l'aide du réglage efficace des paramètres (PET). Au lieu d'affiner l'ensemble du modèle, les méthodes PET ne mettent à jour qu'une petite quantité de paramètres, ce qui facilite et accélère l'entraînement. Cela permet également à un modèle d'apprendre plus facilement de nouveaux comportements avec relativement peu de données d'entraînement. La méthodologie est décrite en détail dans Towards Agile Text Classifiers for Everyone, qui montre comment appliquer ces techniques à diverses tâches de sécurité et obtenir des performances optimales avec seulement quelques centaines d'exemples d'entraînement.
Cet atelier de programmation utilise la méthode PET LoRA et le plus petit modèle Gemma (gemma_instruct_2b_en), qui peuvent être exécutés plus rapidement et plus efficacement. Il aborde les étapes d'ingestion des données, de leur mise en forme pour le LLM, d'entraînement des pondérations LoRA et d'évaluation des résultats. Cet atelier de programmation entraîne l'utilisation de l'ensemble de données ETHOS, accessible au public et conçu à partir des commentaires YouTube et Reddit, pour détecter les discours d'incitation à la haine. Lorsqu'il est entraîné sur 200 exemples seulement (1/4 de l'ensemble de données), il obtient F1: 0,80 et ROC-AUC: 0,78, soit un peu au-dessus de la SOTA actuellement indiquée dans le classement (au moment de la rédaction, 15 février 2024). Lorsqu'il est entraîné sur la totalité des 800 exemples, il obtient un score F1 de 83,74 et un score ROC-AUC de 88,17. Les modèles plus volumineux, comme gemma_instruct_7b_en, sont généralement plus performants, mais les coûts d'entraînement et d'exécution sont également plus élevés.
Avertissement concernant le déclencheur: cet atelier de programmation développe un classificateur de sécurité pour détecter les propos haineux. C'est pourquoi des exemples et l'évaluation des résultats contiennent des termes horrible.
2. Installation et configuration
Pour cet atelier de programmation, vous aurez besoin d'une version récente : keras (3), keras-nlp (0.8.0) et d'un compte Kaggle pour télécharger le modèle de base.
!pip install -q -U keras-nlp
!pip install -q -U keras
Pour vous connecter à Kaggle, vous pouvez soit stocker votre fichier d'identifiants kaggle.json sur ~/.kaggle/kaggle.json, soit exécuter la commande suivante dans un environnement Colab:
import kagglehub
kagglehub.login()
3. Charger l'ensemble de données ETHOS
Dans cette section, vous allez charger l'ensemble de données sur lequel entraîner notre classificateur, puis le prétraiter en un ensemble d'entraînement et de test. Vous utiliserez l'ensemble de données de recherche populaire ETHOS, qui a été collecté pour détecter l'incitation à la haine sur les réseaux sociaux. Pour en savoir plus sur la façon dont cet ensemble de données a été collecté, vous pouvez consulter l'article ETHOS: un ensemble de données en ligne de détection de l'incitation à la haine.
import pandas as pd
gh_root = 'https://raw.githubusercontent.com'
gh_repo = 'intelligence-csd-auth-gr/Ethos-Hate-Speech-Dataset'
gh_path = 'master/ethos/ethos_data/Ethos_Dataset_Binary.csv'
data_url = f'{gh_root}/{gh_repo}/{gh_path}'
df = pd.read_csv(data_url, delimiter=';')
df['hateful'] = (df['isHate'] >= df['isHate'].median()).astype(int)
# Shuffle the dataset.
df = df.sample(frac=1, random_state=32)
# Split into train and test.
df_train, df_test = df[:800], df[800:]
# Display a sample of the data.
df.head(5)[['hateful', 'comment']]
Le résultat doit ressembler à ceci:
étiquette | commentaire | |
0 |
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1 |
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3 |
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4 |
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4. Télécharger et instancier le modèle
Comme décrit dans la documentation, vous pouvez facilement utiliser le modèle Gemma de différentes manières. Avec Keras, voici ce que vous devez faire:
import keras
import keras_nlp
# For reproducibility purposes.
keras.utils.set_random_seed(1234)
# Download the model from Kaggle using Keras.
model = keras_nlp.models.GemmaCausalLM.from_preset('gemma_instruct_2b_en')
# Set the sequence length to a small enough value to fit in memory in Colab.
model.preprocessor.sequence_length = 128
Vous pouvez tester le fonctionnement du modèle en générant du texte:
model.generate('Question: what is the capital of France? ', max_length=32)
5. Prétraitement du texte et jetons de séparateur
Pour aider le modèle à mieux comprendre notre objectif, vous pouvez prétraiter le texte et utiliser des jetons de séparateur. Le modèle a ainsi moins de chances de générer du texte qui ne correspond pas au format attendu. Par exemple, vous pouvez essayer de demander une classification des sentiments au modèle en écrivant une requête comme celle-ci:
Classify the following text into one of the following classes:[Positive,Negative] Text: you look very nice today Classification:
Dans ce cas, le modèle peut ou non renvoyer ce que vous recherchez. Par exemple, si le texte contient des caractères de retour à la ligne, cela peut avoir un impact négatif sur les performances du modèle. Une approche plus robuste consiste à utiliser des jetons de séparateur. L'invite devient alors:
Classify the following text into one of the following classes:[Positive,Negative] <separator> Text: you look very nice today <separator> Prediction:
Vous pouvez en extraire le texte à l'aide d'une fonction qui prétraite le texte:
def preprocess_text(
text: str,
labels: list[str],
instructions: str,
separator: str,
) -> str:
prompt = f'{instructions}:[{",".join(labels)}]'
return separator.join([prompt, f'Text:{text}', 'Prediction:'])
Si vous exécutez la fonction avec la même requête et le même texte qu'auparavant, vous devriez obtenir le même résultat:
text = 'you look very nice today'
prompt = preprocess_text(
text=text,
labels=['Positive', 'Negative'],
instructions='Classify the following text into one of the following classes',
separator='\n<separator>\n',
)
print(prompt)
Vous devriez obtenir le résultat suivant:
Classify the following text into one of the following classes:[Positive,Negative] <separator> Text:well, looks like its time to have another child <separator> Prediction:
6. Post-traitement des sorties
Les sorties du modèle sont des jetons avec différentes probabilités. Normalement, pour générer du texte, vous devez sélectionner l'un des jetons les plus probables et construire des phrases, des paragraphes ou même des documents complets. Toutefois, à des fins de classification, l'important est de savoir si le modèle considère que Positive est plus probable que Negative ou inversement.
Compte tenu du modèle que vous avez instancié précédemment, voici comment vous pouvez traiter sa sortie selon des probabilités indépendantes selon lesquelles le jeton suivant est Positive ou Negative:
import numpy as np
def compute_output_probability(
model: keras_nlp.models.GemmaCausalLM,
prompt: str,
target_classes: list[str],
) -> dict[str, float]:
# Shorthands.
preprocessor = model.preprocessor
tokenizer = preprocessor.tokenizer
# NOTE: If a token is not found, it will be considered same as "<unk>".
token_unk = tokenizer.token_to_id('<unk>')
# Identify the token indices, which is the same as the ID for this tokenizer.
token_ids = [tokenizer.token_to_id(word) for word in target_classes]
# Throw an error if one of the classes maps to a token outside the vocabulary.
if any(token_id == token_unk for token_id in token_ids):
raise ValueError('One of the target classes is not in the vocabulary.')
# Preprocess the prompt in a single batch. This is done one sample at a time
# for illustration purposes, but it would be more efficient to batch prompts.
preprocessed = model.preprocessor.generate_preprocess([prompt])
# Identify output token offset.
padding_mask = preprocessed["padding_mask"]
token_offset = keras.ops.sum(padding_mask) - 1
# Score outputs, extract only the next token's logits.
vocab_logits = model.score(
token_ids=preprocessed["token_ids"],
padding_mask=padding_mask,
)[0][token_offset]
# Compute the relative probability of each of the requested tokens.
token_logits = [vocab_logits[ix] for ix in token_ids]
logits_tensor = keras.ops.convert_to_tensor(token_logits)
probabilities = keras.activations.softmax(logits_tensor)
return dict(zip(target_classes, probabilities.numpy()))
Vous pouvez tester cette fonction en l'exécutant avec une invite que vous avez créée précédemment:
compute_output_probability(
model=model,
prompt=prompt,
target_classes=['Positive', 'Negative'],
)
Le résultat doit ressembler à ceci:
{'Positive': 0.99994016, 'Negative': 5.984089e-05}
7. Synthèse pour un classificateur
Pour faciliter l'utilisation, vous pouvez encapsuler toutes les fonctions que vous venez de créer dans un seul classificateur de type sklearn, avec des fonctions faciles à utiliser et familières, comme predict() et predict_score().
import dataclasses
@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class AgileClassifier:
"""Agile classifier to be wrapped around a LLM."""
# The classes whose probability will be predicted.
labels: tuple[str, ...]
# Provide default instructions and control tokens, can be overridden by user.
instructions: str = 'Classify the following text into one of the following classes'
separator_token: str = '<separator>'
end_of_text_token: str = '<eos>'
def encode_for_prediction(self, x_text: str) -> str:
return preprocess_text(
text=x_text,
labels=self.labels,
instructions=self.instructions,
separator=self.separator_token,
)
def encode_for_training(self, x_text: str, y: int) -> str:
return ''.join([
self.encode_for_prediction(x_text),
self.labels[y],
self.end_of_text_token,
])
def predict_score(
self,
model: keras_nlp.models.GemmaCausalLM,
x_text: str,
) -> list[float]:
prompt = self.encode_for_prediction(x_text)
token_probabilities = compute_output_probability(
model=model,
prompt=prompt,
target_classes=self.labels,
)
return [token_probabilities[token] for token in self.labels]
def predict(
self,
model: keras_nlp.models.GemmaCausalLM,
x_eval: str,
) -> int:
return np.argmax(self.predict_score(model, x_eval))
agile_classifier = AgileClassifier(labels=('Positive', 'Negative'))
8. Affinage de modèles
LoRA signifie Low-Rank Adaptation (Adaptation à faible rang). Cette technique d'affinage permet d'affiner efficacement les grands modèles de langage. Pour en savoir plus, consultez l'article LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models.
L'implémentation Keras de Gemma fournit une méthode enable_lora() que vous pouvez utiliser pour affiner les réglages:
# Enable LoRA for the model and set the LoRA rank to 4.
model.backbone.enable_lora(rank=4)
Après avoir activé la fonctionnalité LoRA, vous pouvez commencer le processus de réglage. Dans Colab, cela prend environ cinq minutes par epoch:
import tensorflow as tf
# Create dataset with preprocessed text + labels.
map_fn = lambda xy: agile_classifier.encode_for_training(*xy)
x_train = list(map(map_fn, df_train[['comment', 'hateful']].values))
ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_train).batch(2)
# Compile the model using the Adam optimizer and appropriate loss function.
model.compile(
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0005),
weighted_metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
# Begin training.
model.fit(ds_train, epochs=4)
L'entraînement portant sur un plus grand nombre d'époques offrira une plus grande précision, jusqu'à ce que le surapprentissage se produise.
9. Inspecter les résultats
Vous pouvez maintenant inspecter le résultat du classificateur agile que vous venez d'entraîner. Ce code affiche le score de classe prédit à partir d'un texte:
text = 'you look really nice today'
scores = agile_classifier.predict_score(model, text)
dict(zip(agile_classifier.labels, scores))
{'Positive': 0.99899644, 'Negative': 0.0010035498}
10. Évaluation du modèle
Enfin, vous évaluerez les performances de notre modèle à l'aide de deux métriques courantes : le score F1 et l'AUC-ROC. Le score F1 capture les erreurs de faux négatifs et de faux positifs en évaluant la moyenne harmonique de la précision et du rappel à un certain seuil de classification. En revanche, l'AUC-ROC capture le compromis entre le taux de vrais positifs et le taux de faux positifs pour différents seuils et calcule l'aire sous cette courbe.
from sklearn.metrics import f1_score, roc_auc_score
y_true = df_test['hateful'].values
# Compute the scores (aka probabilities) for each of the labels.
y_score = [agile_classifier.predict_score(model, x) for x in df_test['comment']]
# The label with highest score is considered the predicted class.
y_pred = np.argmax(y_score, axis=1)
# Extract the probability of a comment being considered hateful.
y_prob = [x[agile_classifier.labels.index('Negative')] for x in y_score]
# Compute F1 and AUC-ROC scores.
print(f'F1: {f1_score(y_true, y_pred):.2f}')
print(f'AUC-ROC: {roc_auc_score(y_true, y_prob):.2f}')
F1: 0.84 AUC-ROC: = 0.88
Les matrices de confusion sont une autre façon intéressante d'évaluer les prédictions d'un modèle. Une matrice de confusion représentera visuellement les différents types d'erreurs de prédiction.
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
ConfusionMatrixDisplay(
confusion_matrix=cm,
display_labels=agile_classifier.labels,
).plot()
Enfin, vous pouvez également examiner la courbe ROC pour vous faire une idée des erreurs de prédiction potentielles lorsque vous utilisez différents seuils d'évaluation.
from sklearn.metrics import RocCurveDisplay, roc_curve
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=1)
RocCurveDisplay(fpr=fpr, tpr=tpr).plot()
